机器学习前沿跟踪？
我的掌握程度：
先掌握这个答案
LLM因子挖掘、图神经网络（股票关联）、生成式数据增强——读arXiv+复现，别只看公众号二手信息。
先读结论，再核对下方使用边界；数字例题为教学情景，涉及实际行情与规则时请核对原始来源。
从理解到使用
先赢过一个简单基线
固定数据与验证，比较等权、线性模型或朴素预测，再评估复杂模型的边际收益。记录重训练频率、预测延迟、漂移和费用；更高拟合分数不等于更高净收益。
本阶段实战方法 · 用可核查证据展示研究与工程能力
准备简历、答辩或从回测转向模拟盘时，优先展示过程、约束和证据。
- 用一页README交代问题、数据来源、运行命令、时间切分、基准、成本和已知限制。
- 把结果对应到文件、版本和实验记录；面试说明自己做了什么、失败在哪里、如何排查。
- 先进行模拟盘和故障演练，验证重复下单防护、持仓对账、告警与恢复，再评估进一步上线条件。
使用边界
- 回测漂亮不等于可实盘；还需要权限、稳定执行、成本与容量验证。
- 薪资、招聘时间和平台门槛会变化，应查当期职位说明；不要把固定数字当行业标准。
核心答案（速览）
LLM因子挖掘、图神经网络（股票关联）、生成式数据增强——读arXiv+复现，别只看公众号二手信息。
🛠 本阶段共用练习 · 用可核查证据展示研究与工程能力
整理一个项目的README与结果表，补上复现命令和限制；设计断网重试、重复信号、数据延迟三个模拟盘故障演练。
💡 提示（先自己想5分钟再看）
用一页README交代问题、数据来源、运行命令、时间切分、基准、成本和已知限制。 把结果对应到文件、版本和实验记录；面试说明自己做了什么、失败在哪里、如何排查。 先进行模拟盘和故障演练，验证重复下单防护、持仓对账、告警与恢复，再评估进一步上线条件。
✅ 验收标准
他人能按说明复现核心结果；每个结果有版本与假设；故障演练写出预期动作、检查证据和恢复条件。
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